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分层抽样:先依据一种或几种特征将总体分为若干个子总体,每一子总体称作一个层;然后从每层中随机抽取一个子样本,这些子样本合起来就是总体的样本。各层样本数的确定方法有
3种:①分层定比。即各层样本数与该层总体数的比值相等。例如,样本大小n=50,总体N=500,则n/N=0.1即为样本比例,每层均按这个比例确定该层样本数。②奈曼法。即各层应抽样本数与该层总体数及其标准差的积成正比。③非比例分配法。当某个层次包含的个案数在总体中所占比例太小时,为使该层的特征在样本中得到足够的反映,可人为地适当增加该层样本数在总体样本中的比例。但这样做会增加推论的复杂性。
总体中赖以进行分层的变量为分层变量,理想的分层变量是调查中要加以测量的变量或与其高度相关的变量。分层的原则是增加层内的同质性和层间的异质性。常见的分层变量有性别、年龄、教育、职业等。分层随机抽样在实际抽样调查中广泛使用,在同样样本容量的情况下,它比纯随机抽样的精度高,此外管理方便,费用少,效度高。
3种:①分层定比。即各层样本数与该层总体数的比值相等。例如,样本大小n=50,总体N=500,则n/N=0.1即为样本比例,每层均按这个比例确定该层样本数。②奈曼法。即各层应抽样本数与该层总体数及其标准差的积成正比。③非比例分配法。当某个层次包含的个案数在总体中所占比例太小时,为使该层的特征在样本中得到足够的反映,可人为地适当增加该层样本数在总体样本中的比例。但这样做会增加推论的复杂性。
总体中赖以进行分层的变量为分层变量,理想的分层变量是调查中要加以测量的变量或与其高度相关的变量。分层的原则是增加层内的同质性和层间的异质性。常见的分层变量有性别、年龄、教育、职业等。分层随机抽样在实际抽样调查中广泛使用,在同样样本容量的情况下,它比纯随机抽样的精度高,此外管理方便,费用少,效度高。
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其实所谓的分层抽样就是为了消除个体之间的明显差异而进行的一种抽样的方法,主要就是为了样本的代表性,
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分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同子总体(或称为层)的总体中,按规定的比例从不同层中随机抽取样品(个体)的方法。这种方法的优点是,样本的代表性比较好,抽样误差比较小。缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。
比如一个学校有男生100 女生50 比例为2:1
则抽查比例也为2:1
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高二的数学书上有
非常具体
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